羅 斌 張 文 秦海科 張恩澤 保永強

（1.國網(wǎng)甘肅省電力公司金昌供電公司 2.國網(wǎng)金昌市金川區(qū)供電公司）

0 引言

在配電網(wǎng)的工作中，大多都是10 kV及以下電壓級別，而10 kV線路和設(shè)備檢修往往集中在人群密集區(qū)域，并且有很多都是在住宅區(qū)內(nèi)，因此很容易出現(xiàn)工作人員的人身觸電、非電人員觸電等電力安全事故。對配電網(wǎng)絡(luò)進行作業(yè)風(fēng)險識別，是維持和保證配電網(wǎng)安全、平穩(wěn)運行的關(guān)鍵［1-2］。

作業(yè)風(fēng)險辨識最初是用于核電安全，隨著它的發(fā)展，逐漸被應(yīng)用到航空、金融證券、保險業(yè)等其它與安全有關(guān)的領(lǐng)域，并取得了明顯的成效［3-4］。在國外，對配電網(wǎng)絡(luò)開展作業(yè)風(fēng)辨識的方法已有較長的歷史，并已有一定的研究結(jié)果。在我國，近幾年風(fēng)險辨識也逐漸受到了關(guān)注。國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域也花費了不少的精力和資源在該領(lǐng)域進行了深入的探討。在確保人員和電網(wǎng)設(shè)施安全的同時，最大限度地減少配電網(wǎng)作業(yè)時的危險，并滿足實際的工作需要，這是當前配電網(wǎng)檢修修的根本要求［5-6］。但是，二者常常存在著矛盾，這就為電力系統(tǒng)的管理和檢修帶來了更大的挑戰(zhàn)。配電網(wǎng)作業(yè)風(fēng)險辨識是一個比較有用的工具，可以用來對現(xiàn)場檢修作業(yè)的風(fēng)險進行預(yù)警，從而提出行之有效的對策，盡量減少作業(yè)違規(guī)的可能性。

1 建立現(xiàn)場作業(yè)單元風(fēng)險庫

按照是否帶電配電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)分為帶電作業(yè)和停電作業(yè)，同樣的工作內(nèi)容帶電和停電風(fēng)險差距非常大。作業(yè)單元風(fēng)險庫中的作業(yè)單元按照配電網(wǎng)實際作業(yè)對象進行劃分，如坑洞開挖、桿塔上作業(yè)、桿塔施工、放線、緊線、撤線、高壓架空線工作、鄰近帶電導(dǎo)線工作、柱上變壓器臺架工作、箱式變電站工作、配電站開閉所工作、計量負荷裝置工作、絕緣斗臂車、帶電短接引線、立桿撤桿、作業(yè)工器具試驗等。同時參考《國家電網(wǎng)公司輸變電工程施工安全風(fēng)險識別、評估及預(yù)控措施管理辦法》、《配電電力安全工作規(guī)程》、《變電檢修安全規(guī)程》等文件建立作業(yè)單元對應(yīng)的風(fēng)險數(shù)據(jù)庫，由于作業(yè)對象較多，本文以在3m兩根桿子中間橫擔(dān)位置安裝新變壓器為例進行展示，見表1。

所在的工作班組歸納出了班組的各類業(yè)務(wù)，并將各類業(yè)務(wù)作業(yè)規(guī)程、安全規(guī)程作為參照，對作業(yè)單元的安全要求展開了整理和匯總，與之形成了一一對應(yīng)的聯(lián)系，從而使得系統(tǒng)可以迅速準確地按照所選擇的設(shè)備來調(diào)取與之相匹配的安全操作規(guī)定及預(yù)控措施，從而可以辨識和規(guī)避作業(yè)中的風(fēng)險。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是受人類大腦等生物神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)，發(fā)展起來的一種新型的計算機模擬技術(shù)。其核心是新型的信息處理體系。該網(wǎng)絡(luò)是一種多個相互關(guān)聯(lián)、相互聯(lián)系的信息加工單元（即神經(jīng)元）之間相互聯(lián)系、相互協(xié)作的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。ANN是一種類似于人腦的范例學(xué)習(xí)方法，從根本上講是一種能夠?qū)Ψ蔷€性曲線進行擬合的非線性回路［7］。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）是一種多層次的非監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，其特點是將上一層次的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為下一層次的數(shù)據(jù)信息，在已有數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，將其再轉(zhuǎn)化為下一層次的數(shù)據(jù)信息，從而實現(xiàn)對已有數(shù)據(jù)信息的有效表示。DNN在其中添加了隱藏層，并且隱藏層還可以是多個，從而提高了模型的表達能力。與此同時，DNN的輸出層的神經(jīng)元也可以不是單一的，它還可以被應(yīng)用到分類回歸中，與其它網(wǎng)絡(luò)模型相比，它還擁有了模型簡單、學(xué)習(xí)速度更快、花費更少的優(yōu)勢。該網(wǎng)絡(luò)包括1個輸入層，1個輸出層以及若干個隱藏層，其結(jié)構(gòu)如圖2所示［7］。

圖2 深度網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)結(jié)構(gòu)

DNN的輸入作業(yè)單元向量X＝［x1，x2…，xn］T經(jīng)輸入層到達第1層隱含層，在隱含層中進行計算得到輸出。

式（1）中，Y1、W1、B1表示的是隱含層中計算的閾值及權(quán)重。

若假設(shè)Y1p為Y1中第p個元素，則輸出值Y1p為：

同理，將作業(yè)單元輸入到隱藏層經(jīng)過計算，若得到結(jié)果錯誤繼續(xù)進行計算，則下次s（1≤s≤m）層隱含層輸出Yl中第p個元素為：

其中，b為s－1層的神經(jīng)元個數(shù)，輸入的作業(yè)單元向量為了提高其精準匹配度，需在通過多個隱含層進行訓(xùn)練，直到輸出滿足要求最終輸出R為：

其中g(shù)分別表示隱含層和輸出層的非線性激活函數(shù)。

配電網(wǎng)作業(yè)檢修人員將工作計劃中及現(xiàn)場勘察的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，系統(tǒng)就能利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行運算，得出對應(yīng)的風(fēng)險和管控措施。檢修工作負責(zé)人根據(jù)這些信息就可以精準地做好施工準備工作，并提前向作業(yè)人員進行安全技術(shù)和施工任務(wù)交底，降低違章的可能性，提高現(xiàn)場安全作業(yè)安全性。

3 實際測試分析

在整個測試過程中，都是在已開發(fā)出來的配電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)風(fēng)險辨識與監(jiān)控系統(tǒng)的支持下，構(gòu)建了一個作業(yè)對象基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并建立其與預(yù)控措施之間的邏輯關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)。試驗的數(shù)據(jù)來自于某城市的電網(wǎng)的風(fēng)險評價信息數(shù)據(jù)庫，用一個更換桿塔橫擔(dān)的作業(yè)為例，對該風(fēng)險辨識系統(tǒng)進行了試驗，并設(shè)定了一個對照，進行了比較和分析。

3.1 更換桿塔橫擔(dān)

在風(fēng)險辨識系統(tǒng)中建立更換桿塔橫擔(dān)工程的風(fēng)險識別邏輯架構(gòu)，將該作業(yè)單元輸入到作業(yè)辨識系統(tǒng)中，風(fēng)險辨識系統(tǒng)給出的結(jié)果見表2。

表2 更換桿塔橫擔(dān)風(fēng)險辨識結(jié)果

更換桿塔橫擔(dān)工程時，桿塔橫擔(dān)重量一般較重，通常會采用起重吊裝設(shè)備將地面的橫擔(dān)吊裝至桿塔頂部位置，同時安裝作業(yè)人員在桿塔頂部進行安裝，在施工過程中會涉及吊裝設(shè)備和高空作業(yè)。表2中的數(shù)據(jù)可知，該風(fēng)險辨識系統(tǒng)能夠根據(jù)作業(yè)單元直接匹配出相應(yīng)的風(fēng)險點及對應(yīng)的預(yù)控措施，測試實例表明該風(fēng)險辨識系統(tǒng)能夠有效地根據(jù)作業(yè)單元自動給出作業(yè)過程中的風(fēng)險點及預(yù)控措施，進而幫助現(xiàn)場工作負責(zé)人規(guī)避相應(yīng)的風(fēng)險，提高現(xiàn)場作業(yè)的安全。

3.2 應(yīng)用風(fēng)險辨識系統(tǒng)對比分析

為了進一步分析該風(fēng)險辨識系統(tǒng)在實際中應(yīng)用效果，在某電力公司配電中心檢修班組設(shè)置兩個對照組，分別為檢修班A組和檢修班B組的，A組現(xiàn)場均使用該風(fēng)險辨識系統(tǒng)，B組并未使用該風(fēng)險辨識系統(tǒng)。為了確保測試效果排除外界因素干擾，檢修班B組并不知檢修班A組使用該風(fēng)險系統(tǒng)。測試時間為2023年4月1日至7月31日，以該段時間內(nèi)兩個檢修班組的違章次數(shù)進行對比分析，結(jié)果如圖3所示。從圖3中的數(shù)據(jù)可知，檢修班A組和檢修班B組在測試時間段僅有一般違章，無嚴重違章，應(yīng)用風(fēng)險辨識系統(tǒng)的檢修班A組的一般違章次數(shù)明顯低于檢修班B組的一般違章次數(shù)，表明該風(fēng)險辨識方法能夠有效地幫助作業(yè)現(xiàn)場降低違章次數(shù)，提高作業(yè)安全性。

圖3 檢修班A／B組一般違章次數(shù)

4 結(jié)束語

配電網(wǎng)是電力系統(tǒng)的重要組成部分，也是目前我國電力公司最重要的建設(shè)項目。但是，配電系統(tǒng)的作業(yè)屬于危險行業(yè)，作業(yè)過程中的風(fēng)險性很大。為此，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)作業(yè)風(fēng)險辨識方法。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將作業(yè)單元和風(fēng)險預(yù)控措施聯(lián)系在一起，構(gòu)成邏輯架構(gòu)。最后通過實例對比測試，證明了該方法能夠有效地根據(jù)給出作業(yè)單元自動辨識現(xiàn)場的作業(yè)風(fēng)險并提供預(yù)控措施，大大降低現(xiàn)場作業(yè)違章的可能性，進一步提高配電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)的安全。